幅広く活躍中の伊沢先生に、最新技術の教え方から教務でのICT活用まで、気になるテーマについて教えてもらうシリーズです。この連載の一覧を見る昨今、社会のニーズや期待の高まりとともに、AIを学べる学科・コースが続々と新設されています。私の勤務している専門学校でも、2016年からAIを学べるカリキュラムを実施しています。「AI学科・コース」を新設しようというとき、検討しなければならないことが色々ありますが、特に重要なのがカリキュラムだと思います。この記事では、どのような内容をカリキュラムに入れていくのがよいかを解説します。難しい内容を組み入れようとすると、学生にも、授業を実施する先生にも大きな負担になります。「学生にとって理解しやすい内容なのか」ということを考えると、何をすればよいのかが見えてきます。目次まずは既存のAIを使ってみよう次はPythonでプログラムからライブラリを呼び出してみるWatsonなどクラウドサービス上のAIを使って幅を広げるAIの学び方は技術だけではない!「企業や社会でどう活かせるか」を学ぶのもイイ【応用編】AIのアルゴリズムを学ぶAI学科・コースで必ずぶつかる壁まとめまずは既存のAIを使ってみよう私がまずカリキュラムに取り入れたのは、「既存のAIを利用してみる」という内容でした。あるAIのライブラリを実際に使ってみることで、AIでできることが見えるようになります。過去に私達が授業で使った書籍をご紹介します。商品ページ]https://book.impress.co.jp/books/1116101162次はPythonでプログラムからライブラリを呼び出してみるある程度AIのライブラリが使いこなせるようになると、次はプログラムからライブラリを呼び出したくなります。そこで、私達の学校では2017年からPythonの授業を実施しました。Pythonの基本文法はとても簡単です。文法書を1冊読めば一通りのことはできるようになります。Pythonで利用できるライブラリはとても幅広く、エクセルファイルの操作やAIライブラリの操作、Webスクレイピング、Webクローリング、動画編集など、少しのコード量で本当にいろいろなことができます。パソコンで行いたいことは一通り何でもできることに気づくととてもびっくりされると思います。Python自体の文法が簡単なので、他の言語に比べてライブラリそのものの使い方を短時間でマスターできます。使ってみたいと思ったライブラリの使用例をインターネットで探して読んでみると簡単に理解できて、すぐに実装できるのを体感できるはずです。Python自体はインタプリタ言語なので、「遅いのでは?」と思われるかもしれませんが、高速性を求められるAI関連のライブラリはC言語などのコンパイラ言語で書かれていることが多いので、高速に動作します。Watsonなどクラウドサービス上のAIを使って幅を広げるクラウドサービス上のAIを活用するカリキュラムを入れてもよいでしょう。チャットボットなどを簡単に組むことができます。Watsonを利用できる環境を整えます。WatsonにはPythonでアクセスすることもできますが、私はNode-REDというローコードツールを利用しました。ほとんどの作業をマウス操作で行うことができ、学生も取り組みやすいのが魅力です。Watsonにアクセスすることもできます。私がAIの授業を始めたころに比べて、今は様々なクラウドサービス上のAIの利用方法についての書籍が豊富にあります。先生方の使い慣れたサービスで授業展開をされてもよいでしょう。AWSに関しては、学生と教員向けの無料利用枠などもあるので、活用することで費用を抑えることも可能です。educate]https://aws.amazon.com/jp/education/awseducate/クラウドサービス活用で学科・コース立ち上げ時の初期投資コストを抑えるところで、AI系の学科を立ち上げる時に、高速なGPUを搭載したコンピュータを用意しようと思うと、場合によっては数百万円単位の設備投資になってしまいます。これに関して、私はクラウドサービスを利用することで解決することを考えています。使った分だけ料金を支払う従量課金のクラウドサービスを利用すれば初期投資のコストを抑えることができるので、おすすめです。AIの学び方は技術だけではない!「企業や社会でどう活かせるか」を学ぶのもイイ技術的な視点から離れて、AIと社会という視点で授業を展開してもよいでしょう。実際のところ、多くの企業はAIをどのように活用するか試行錯誤しているのが現状です。様々な企業や社会でのAIの活用事例を学ぶことも必要な学びになります。【応用編】AIのアルゴリズムを学ぶここまでの部分である程度AIの活用方法について理解が深まってきたら、いよいよAIのアルゴリズムについての内容を学ぶカリキュラムを入れてもよいでしょう。アルゴリズムに関しては、基本をしっかりと抑えておく程度にとどめてもよいかもしれません。学生たちがAIを学んだ後、企業で活躍する場面を想像すると、すでに完成されたAIの技術を活用して企業の要求に応える仕事がほとんどであると考えられます。様々なAIのアルゴリズムが、どのようなデータを入れればどのような結果が戻ってくるかをしっかりと理解しておけば充分でしょう。あわせて、pandas・numpy・matplotlibなどのライブラリの利用方法について学んでいくとよいでしょう。今まで私がAI分野の授業を行ってきて困ったことがあります。それは時間の経過によるライブラリのバージョンの変化と互換性の問題、クラウドサービスの仕様の変化です。Pythonで利用できるライブラリは発展途上で、変化が激しく、バージョンが変わることで想定通りの実行結果が得られない、エラーが出るというようなことがしばしばあるので注意が必要です。昨年度の授業でできたことが今年度はできないといったこともありました。これについては、授業実施の前に試しておくことと、代替手段の事前準備が必要になりました。これも何年かやっていると柔軟に内応できるようになってきます。クラウドサービスの仕様の変化については、学生たちには「クラウドサービスとは変化が激しいものなので、書籍の内容と乖離があったとしても柔軟に対応することが大切である」と伝えています。AIの学びを通してライブラリの相性問題やクラウドの仕様変更による画面の変化も柔軟に対応できるように学生に指導をしています。社会でAIがどのように利用されているかの学習AIの基本的なアルゴリズムの学習を行える内容を入れるとよいでしょう。ポイントは「無理はせず、先生が取り組んでも楽しく、学生にぜひ学んでもらいたいという内容をカリキュラムに組み入れること」です。午後対策に対応!分かりやすい解説と豊富な演習問題で、基本から応用まで効率よく学習できます。プログラミング、人工知能関連の科目を担当。「自校を取材してほしい」などのご要望もお気軽にお寄せください。お問い合わせフォームメルマガ・LINE配信中!ウイナレッジの更新情報やおすすめ情報を配信しています。いつでも登録・解除いただけますのでぜひ一度お試しください。